Перейти к содержимому

Вопрос для собеседования JLL Pyspark: узнайте о трёх лучших местах выдачи заказов

Cloud Challengers

0:00 / 0:00

Вопрос для собеседования JLL Pyspark: узнайте о трёх лучших местах выдачи заказов

5 776 просмотров · 2 г. назад
Cloud Challengers
8,08 тыс. подписчиков
5 776 просмотров · 2 г. назад
Один из вопросов, недавно заданных на собеседовании в Pyspark на собеседовании JLL: Нам нужно получить топ-3 пунктов самовывоза. Давайте посмотрим, как этого добиться, используя GroupBy по количеству и лимиту. Упоминание деталей фрейма данных здесь from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType Определить схему schema = StructType([ StructField("reqid", IntegerType(), True), StructField("pickup_location", StringType(), True) ]) Создать фрейм данных с заданной схемой data = [(48, "Airport"), (49, "Office"),(50, "Hospital"),(51, "Airport"),(52, "Hospital"),(53, "Shoppingmall"),(54, "Office"),(55, "Hospital"),(56, "Hospital")] pickup_df = spark.createDataFrame(data, schema) pickup_df.display() Ещё больше вопросов для собеседования по Azure Data Bricks можно найти в нашем плейлисте.    • DataBricks and PySpark Interview Questions   Свяжитесь с нами: info@cloudchallengers.com Подпишитесь на нас в Instagram: instagram.com/cloudchallengers Facebook: facebook.com/cloudchallengers LinkedIn: linkedin.com/company/cloudchallengers